Indexation d'une base de données images : application à la localisation et la cartographie fondées sur des radio-étiquettes et des amers visuels pour la navigation d'un robot en milieu intérieur

摘要

Ce mémoire concerne les techniques d'indexation dans des bases d'image, ainsi que les méthodes de localisation en robotique mobile. Il fait le lien entre les travaux en Perception du pôle Robotique et Intelligence Artificielle du LAAS-CNRS, et les recherches sur la fouille de données menées à l'Université de Rabat. Depuis une dizaine d'années, la vision est devenue une source de données sensorielles essentielles sur les robots mobiles: elle fournit en particulier des représentations de l'environnement dans lequel doit se déplacer un robot sous la forme de modèles géométriques ou de modèles fondés sur l'apparence. Concernant la vision, seules les représentations fondées sur l'apparence ont été considérées; elles consistent en une base d'images acquises lors de déplacements effectués de manière supervisée durant une phase d'apprentissage. Le robot se localise en recherchant dans la base d'images, celle qui ressemble le plus à l'image courante: les techniques exploitées pour ce faire sont des méthodes d'indexation, similaires à celles exploitées en fouille de données sur Internet par exemple. Nous proposons une approche fondés sur des points d'intérêt extraits d'images en couleur texturées. Par ailleurs, nous présentons une technique de navigation par RFID (Radio Frequency IDentifier) qui utilise la méthode MonteCarlo, appliquée soit de manière intuitive, soit de manière formelle. Enfin, nous donnons des résultats très préliminaires sur la combinaison d'une perception par capteurs RFID et par capteurs visuels afin d'améliorer la précision de la localisation du robot mobile.